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HISR: Hindsight Information Modulated Segmental Process Rewards For Multi-turn Agentic Reinforcement Learning

HISR: 基于 hindsight 信息的分段过程奖励用于多轮代理强化学习

Zhicong Lu, Zichuan Lin, Wei Jia, Changyuan Tian, Deheng Ye, Peiguang Li, Li Jin, Nayu Liu, Guangluan Xu, Wei Feng

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空航天信息研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文脉） ； School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出HISR方法，通过hindsight信息调节分段过程奖励，提升多轮代理强化学习中的信用分配可靠性，实验验证了方法的有效性。

Comments Submitted to ACL 2026 on Jan 5, 2026

Enhancing Lexicon-Based Text Embeddings with Large Language Models

通过大语言模型增强基于词典的文本嵌入

Yibin Lei, Tao Shen, Yu Cao, Andrew Yates

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Technology Sydney（技术悉尼大学） ； Tencent IEG（腾讯IEG） ； Johns Hopkins University, HLTCOE（约翰霍普金斯大学，HLTCOE） 纠错

AI总结 本文提出基于词典的嵌入方法LENS，利用大语言模型处理词冗余问题，通过词嵌入聚类和双向注意力机制，在MTEB基准测试中优于密集嵌入，且支持高效维度剪枝。

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